1引言

截至2024年，我国机动车保有量突破4.8亿辆，机动车检测作为保障车辆“健康运行”的关键环节，既要满足《机动车安全技术检验项目和方法》（GB 38900-2020）的安全要求，也要符合《汽油车污染物排放限值及测量方法》（GB 18285-2018）、《柴油车污染物排放限值及测量方法》（GB 3847-2018）的环保标准。传统检测依赖人工判断，存在效率低、误差大、数据不互通等问题，难以适应规模化检测需求。因此，梳理核心检测技术、总结项目实施经验，对推动检测行业智能化转型具有重要意义。

2机动车检测核心技术阐述

外观与底盘检测是机动车检测的基础环节，重点排查车辆结构损伤、部件缺失及安全隐患，分为人工辅助检测与智能图像检测两类。

-**检测原理**：通过视觉观察与专用设备结合，确认车身是否存在变形、划痕、锈蚀，车灯、后视镜、轮胎等部件是否完好；底盘检测则通过举升机抬升车辆，检查底盘是否漏油、管线是否破损、悬挂系统是否松动。

-**核心设备**：举升机（最大承重≥3.5吨）、高清工业相机（分辨率≥2000万像素）、轮胎花纹深度尺（精度±0.1mm）。

-**技术优势**：智能图像检测通过卷积神经网络（CNN）算法，可自动识别车身划痕（最小识别宽度0.2mm）、轮胎磨损异常，将检测时间从人工检测的8分钟/辆缩短至3分钟/辆，误差率降低至1%以下。

2.2安全性能检测技术

安全性能检测直接关联行车安全，核心检测项目包括制动性能、转向性能与灯光性能，需严格遵循GB 38900-2020标准。

####2.2.1制动性能检测

-**检测原理**：采用滚筒反力式制动检验台，通过滚筒模拟路面阻力，测量车辆制动力、制动协调时间及车轮阻滞力，判断制动系统是否平衡有效。

-**关键指标**：满载车辆前轴制动力≥60%轴荷，后轴制动力≥50%轴荷，制动协调时间≤0.6秒（乘用车）。

-**设备要求**：滚筒直径370mm，最大检测轴荷10吨，数据采样频率≥100Hz，确保实时捕捉制动峰值。

2.2.2转向性能检测

-**检测原理**：通过转向参数测量仪，检测转向盘自由转动量（乘用车≤15°）、转向阻力（直行时≤245N），判断转向系统是否存在卡滞、松动。

-**检测流程**：车辆停稳后，将测量仪固定于转向盘，缓慢转动转向盘至车轮开始转动，记录自由行程；启动车辆，以5km/h速度直线行驶，测量转向阻力。

2.2.3灯光性能检测

-**检测原理**：使用全自动灯光检测仪，测量前照灯远光发光强度（乘用车≥18000cd）、近光照射位置（水平偏差≤150mm，垂直偏差≤100mm），避免灯光过强或偏移影响对向车辆视线。

2.3环保性能检测技术

环保性能检测聚焦车辆尾气排放与车载诊断系统（OBD），针对汽油车与柴油车采用差异化检测方法。

-**汽油车检测**：采用稳态工况法（ASM），在底盘测功机上模拟车辆匀速行驶（如ASM5025工况：车速25km/h，负荷50%），通过尾气分析仪测量CO（≤0.5%）、HC（≤100×10⁻⁶）、NOx（≤600×10⁻⁶）排放量。

-**柴油车检测**：采用加载减速工况法（LUGDOWN），测量车辆最大轮边功率下的排气烟度（光吸收系数≤1.5m⁻¹），同时通过OBD诊断仪读取故障码，检查发动机、催化转化器等部件是否正常工作。

-**技术升级**：2023年后，部分检测站引入红外光谱尾气分析仪，可同时检测12种污染物，检测时间从5分钟/辆缩短至2分钟/辆，数据实时上传至环保部门监管平台。

2.4智能检测技术应用

智能检测技术是行业发展趋势，通过“AI+物联网+大数据”实现检测全流程自动化。

-**AI图像识别**：用于外观检测，可自动识别车牌、车身颜色、部件缺失，甚至判断挡风玻璃是否有裂纹（最小识别长度5mm），减少人工主观误差。

-**物联网数据传输**：检测设备（如制动检验台、尾气分析仪）通过5G模块实时上传数据至云端平台，避免人工录入错误，数据准确率达99.5%以上。

-**大数据分析**：通过积累检测数据，可分析区域内车辆故障趋势（如某地区柴油车烟度超标率较高），为交管部门提供针对性监管建议。

3.1项目背景与目标

某机动车检测站原有设备老化，人工检测占比达70%，日均检测量仅80辆，且存在数据纸质记录、追溯困难等问题。2023年6月，该站启动技术升级项目，目标如下：

1.引入智能检测设备，将自动化检测率提升至90%以上；

2.优化检测流程，将单辆车检测时间从30分钟缩短至15分钟；

3.搭建数据管理平台，实现检测数据实时上传与追溯。

3.2项目技术实施内容

3.2.1设备升级

-新增2套滚筒反力式制动检验台（适配10吨以下车辆）、1套全自动灯光检测仪、3套AI外观检测相机；

-更换4台红外光谱尾气分析仪，支持汽油车与柴油车通用检测；

-部署举升机2台，提升底盘检测效率。

3.2.2智能系统搭建

-开发检测数据管理平台，集成设备数据接口，实现“检测-数据上传-报告生成”全流程自动化；

-接入当地车管所与环保部门监管系统，检测合格数据实时同步，避免重复审核。

3.2.3人员培训

-组织检测人员参加设备操作培训，重点掌握AI图像检测系统的参数校准、故障排查；

-开展标准规范培训，确保检测流程符合GB 38900-2020、GB 18285-2018等要求。

3.3项目实施效果

项目于2023年12月验收合格，运行6个月后成效显著：

1.**效率提升**：日均检测量从80辆增至150辆，单辆车检测时间缩短至12分钟，满足高峰期（如年检旺季）需求；

2.**精度优化**：人工误差率从8%降至1.2%，OBD检测数据准确率达99.8%，未出现监管平台数据驳回情况；

3.**合规性保障**：检测合格率从升级前的82%稳定至85%，超标车辆均能精准定位故障点（如制动不平衡、尾气催化器失效），为车主维修提供明确指引；

4.**管理升级**：实现检测数据电子化存储，可追溯近3年检测记录，查询时间从30分钟缩短至1分钟。

4技术总结与结论

4.1技术总结

1.机动车检测技术已从“人工主导”向“智能自动化”转型，AI图像识别、物联网数据传输等技术显著提升检测效率与精度，是未来行业发展的核心方向；

2.安全性能与环保性能检测需严格遵循国家标准，设备选型需匹配车辆类型（如重型柴油车需专用烟度检测仪），避免“通用设备适配所有车型”导致的检测误差；

3.项目实施中，“设备升级+人员培训+系统对接”需同步推进，仅关注设备更新而忽视人员操作能力，会导致智能设备无法发挥最大效用。

4.2结论

1.标准化检测流程与智能化技术结合，可有效解决传统检测“效率低、误差大、数据散”的问题，为机动车安全运行与环保合规提供可靠保障；

2.某检测站升级项目验证了智能检测技术的可行性，其设备选型、流程优化经验可为中小检测站提供参考；

3.未来需进一步降低智能检测设备成本，推动中小检测站技术升级，同时加强跨区域检测数据共享，实现“一车一档、全国通用”的监管目标。

参考文献

[1]中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局.GB 38900-2020机动车安全技术检验项目和方法[S].北京:中国标准出版社,2020.

[2]中华人民共和国生态环境部.GB 18285-2018汽油车污染物排放限值及测量方法[S].北京:中国环境科学出版社,2018.

[3]李明,王军.机动车智能检测技术的应用与发展[J].汽车工程,2022,44(5):120-125.

[4]中国汽车工业协会.2024年中国机动车检测行业发展报告[R].北京:中国汽车工业协会,2024.